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北海道大学 情報科学研究科 メディアダイナミクス研究室 Laboratory of Media Dynamics

NEWS

本日、北海道大学の学士・修士・博士課程の学位記授与式が行われました。
1名が博士の学位、5名が修士の学位、4名が学士の学位を授与されています。
博士課程の鈴木君、修士課程の柳君はそれぞれ、学院長賞を受賞しました。
また、柳君は情報科学院の総代にも選ばれ、総長から学位記を授与されました。
皆さん、誠におめでとうございます!
修士学生2名は博士課程に進学し、学部学生4名は全員が修士課程に進学します。
また、研究生の学生1名が博士課程から、3名が修士課程から新たに加わります。
皆さんの今後の活躍に益々期待しています!

メディアダイナミクス所属の修士2年生 5名(赤松君、春山君、松本君、諸戸君、柳君)および博士2年生 鈴木君が以下の賞を受賞しました!
おめでとうございます!
■2020 IEEE Sapporo Section Paper Awards
〇Best Paper Award Winner
Rintaro Yanagi, Hokkaido University
R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Query is GAN: Scene Retrieval with Attentional Text-To-Image Generative Adversarial Network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153183-153193, 2019.
〇Encouragement Award winners
Genki Suzuki, Hokkaido University
G. Suzuki, S. Takahashi, T. Ogawa and M. Haseyama, “Team Tactics Estimation in Soccer Videos based on a Deep Extreme Learning Machine and Characteristics of the Tactics,” IEEE ACCESS, vol. 7, pp. 153238-153248, 2019.
https://www.ieee-jp.org/section/sapporo/#ieee-sapporo-section-paper-awards
■令和2年度電子情報通信学会北海道支部 学生奨励賞
赤松 祐亮・春山 知生・松本 真直・諸戸 祐哉
https://www.ieice.org/hokkaido/?page_id=189

Question Answering from Brain Activity Data via Decoder Based on Neural Networks
Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Music Playlist Generation Based on Graph Exploration Using Reinforcement Learning
Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Human Emotion Estimation Using Multi-Modal Variational AutoEncoder with Time Changes
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
(Excellent Poster (On-site) Award Winners: Bronze Prize)

複数の撮像条件に頑健なゴム材料の物性推定手法に関する研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.275)に採択されました.尚、本研究成果は、住友ゴム工業株式会社 、釧路工業高等専門学校との共同研究の成果となります。
Ren Togo, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Rubber Material Property Prediction Using Electron Microscope Images,” Sensors, 2021.
https://www.mdpi.com/journal/sensors

野球映像(マルチメディアデータ)とSNS上のデータ(サイバーデータ)を組み合わせたプラットフォーム横断型研究の成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.275)に採択されました.
K. Hirasawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Detection of Important Scenes in Baseball Videos via Time-lag Aware Multimodal Variational Autoencoder,” Sensors, 2021.
https://www.mdpi.com/journal/sensors

2021/03/09-2021/03/09でオンライン開催されたマルチメディア分野最高峰の国際会議ACM Multimedia Asia 2020にて,本研究室から2件の発表を行いました.

尚,2件ともBest Paper Candidateとして採択 (投稿論文のトップ 5%以内) されており,この内1件がBest Paper Runner-up Award を受賞しました!

– Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Interactive Re-ranking for Cross-modal Retrieval Based on Object-wise Question Answering,” ACM Multimedia Asia, 2020. (Best Paper Runner-up Award)
– Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Similar Scene Retrieval in Soccer Videos with Weak Annotations by Multimodal Use of Bidirectional LSTM,” ACM Multimedia Asia, 2020. (Best Paper Finalist)
https://www.mmasia2020.org/closing-letter.html

また、小川准教授が同SectionのSecretary/Treasurerに就任しました。
任期は、2021年~2022年となります。

https://www.ieee-jp.org/section/sapporo/

当研究室の以下の論文が電気学会論文誌E(センサ・マイクロマシン部門誌)に採録されました。
川上健, 住友和弘, 菅野厚博, 小川貴弘, 南重信, 長谷山美紀, “光電容積脈波による連続血圧推定における血流の流量と抵抗指標を用いた精度向上方式の提案と評価,” 電気学会論文誌E (Accepted for publication)
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/ieejsmas/list/-char/ja

(1)
地下鉄トンネルの維持管理支援を目的とした深層学習に基づく変状検出の高精度化に関する検討 ~ 壁面の施工方法に注目した精度検証 ~
春山知生・前田圭介・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(2)
地下鉄トンネル点検時の技術者から取得される視線およびモーションデータに基づく熟練度の推定に関する検討
赤松祐亮・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(3)
A Note on Distress Classification of High-resolution Subway Tunnel Images based on HRNet
An Wang・Ren Togo・Takahiro Ogawa・Miki Haseyama(Hokkaido Univ.)

(4)
Attention Mapを用いた道路構造物の変状画像分類におけるテキストデータ導入による高精度化の検討
小川直輝・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(5)
A Note on Automatic Diagnosis of Helicobacter Pylori Infection Based on EfficientNet with Flooding Loss
Guang Li・Ren Togo(Hokkaido Univ.)・Katsuhiro Mabe(Junpukai Health Maintenance Center)・Shunpei Nishida(Olympus)・Yoshihiro Tomoda・Hikari Shimizu(Olympus Medical Systems)・Takahiro Ogawa・Miki Haseyama(Hokkaido Univ.)

(6)
画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定に関する検討 ~ VQAモデルのfine-tuningに基づく高精度化 ~
高田紗弥・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(7)
Detecting axillary lymph node metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images based on attention mechanism
Zongyao Li・Ren Togo・Kenji Hirata(Hokkaido Univ.)・Kazuhiro Kitajima(Hyogo Med.)・Junki Takenaka(Hokkaido Univ.)・Yasuo Miyoshi(Hyogo Med.)・Kohsuke Kudo・Takahiro Ogawa・Miki Haseyama(Hokkaido Univ.)

(8)
電子顕微鏡により撮像されたゴム材料からの異常検知に基づく劣化領域の推定に関する一検討 ~ 深層学習モデルにより抽出された特徴表現の有効性検証 ~
松本真直・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(9)
TCCに基づく自己教師学習による特徴表現を用いた映像中の人物動作の検出に関する検討 ~ 動作検出パラメータが与える影響に対する考察 ~
増田 毅・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(10)
画像特徴を用いた多層グラフ解析に基づくクロスドメイン推薦に関する検討
平川泰成・前田圭介・小川貴弘(北大)・浅水 仁(釧路高専)・長谷山美紀(北大)

(11)
Image Captioningの導入による画像の感情推定の高精度化に関する検討
梁 鋆・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(12)
Twitterと映像を用いたMVAEに基づく野球映像の重要シーン予測に関する検討
平澤魁人・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(13)
サッカー映像における情報の提示位置の推定に関する検討 ~ 視聴者の注視位置および選手位置に基づいたオブジェクト配置の決定 ~
鈴木元樹・高橋 翔・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(14)
[特別講演]路面画像を用いた深層学習に基づく路面状態の分類に関する検討
諸戸祐哉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(15)
[特別講演]ゴム材料開発のためのConditional StyleGANに基づく配合量からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討
柳 凜太郎・藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(16)
[特別講演]ユーザの嗜好を反映可能なインテリアコーディネート検索技術の構築 ~ コーディネートを表現可能な特徴の抽出と実データへの適用 ~
藤後 廉・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

(17)
[特別講演]実店舗の防犯カメラ映像データを用いた顧客の関心推定に関する検討 ~ 姿勢推定モデルから得られる特徴量を用いた異常検知モデルの精度検証 ~
本間勇紀・藤後 廉・阿部真育・小川貴弘・長谷山美紀(北大)

シーエムシー出版より、「バイオミメティクス・エコミメティクス ―持続可能な循環型社会へ導く技術革新のヒント―」が出版されました。
当研究室の長谷山教授・小川准教授が、「バイオミエンティクス・インフォマティクス:画像情報検索」を担当しています。

本研究は、新学術領域研究「生物多様性を規範とする革新的材料技術」の際の研究成果をまとめたものです。

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